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IBIT 期权指标现已在 Glassnode 上线

**Glassnode 上线 IBIT 期权指标** 比特币价格发现长期以来由现货交易所、离岸永续合约和加密原生衍生品平台主导。随着2024年美国现货比特币ETF获批,比特币正日益融入传统金融轨道,IBIT(iShares Bitcoin Trust ETF)已成为最大、最流动的美国现货比特币ETF。期权作为成熟市场的最后一层,因需要深度流动性和复杂风险管理而最后形成规模。 **IBIT 期权的意义** 期权市场能揭示参与者对上行、下行、尾部风险和波动率的定价。IBIT 期权位于两个世界的交汇点:由加密原生交易所塑造的比特币市场,以及受监管、接入传统经纪和机构工作流的传统ETF市场。这使其成为观察传统金融如何采纳比特币(不仅是现货配置,更是可交易、可对冲的波动敏感资产)的重要视角。 **IBIT 与 Deribit:两个不同的市场视角** Deribit 作为加密原生期权核心场所,与美上市、基于ETF的IBIT期权代表了不同的资金流概况。两者隐含波动率的差异可能表明传统金融与加密原生市场对比特币风险的定价不同。例如,数据曾显示,在1个月期限上,IBIT 的波动率偏斜(skew)比 Deribit 更显著地偏向看跌,表明ETF关联投资者对短期下行保护要求更高溢价。 **Glassnode 的 IBIT 期权指标与分析** Glassnode 将其期权分析框架扩展至 IBIT,首批推出40多个指标,涵盖: - **核心指标**:未平仓合约、成交量、最大痛点、平值隐含波动率。 - **偏斜指标**:IBIT 偏斜指数、偏斜比率、看涨/看跌隐含波动率,以及按德尔塔和期限标准化的偏斜数据。 - **波动率热图**:按德尔塔和虚实值程度展示波动率结构,使不对称性和期限结构错配一目了然。 **IBIT 期权数据的应用** 1. **衡量传统金融的比特币情绪**:看涨/看跌需求、偏斜和期限结构可揭示市场对涨跌或短期事件的预期。 2. **比较机构与加密原生观点**:对比 IBIT 与 Deribit 指标,识别两者在波动率定价和风险偏好上的差异,这些分歧可能成为研究信号。 3. **监控对冲压力**:看跌/看涨比率、下行隐含波动率等有助于识别ETF持有者的防御性操作。 4. **追踪跨期限波动率风险**:隐含波动率的期限结构显示市场对短期与长期不确定性的定价。 **总结** IBIT 期权标志着比特币正进一步融入成熟的机构市场结构。随着其增长,IBIT 期权数据很可能成为解读比特币情绪和机构头寸的关键信号之一。Glassnode 的 IBIT 期权工具套装为用户提供了实时追踪这一转变的能力。

insights.glassnode8小时前

IBIT 期权指标现已在 Glassnode 上线

insights.glassnode8小时前

微软很怕被AI巨头架空

微软与OpenAI的亲密联盟正在瓦解。2026年6月的Build开发者大会上,微软CEO纳德拉发布了七款自研AI模型、AI工作站及企业Agent治理平台,核心目标是摆脱对OpenAI的依赖。 转折点发生在4月27日,双方修订协议:微软对OpenAI模型的独家授权变为非独占,OpenAI可与其他云服务商合作,微软也不再支付收入分成。这意味着微软用130亿美元筑起的护城河被打破,从独家伙伴变为众多云服务商之一。 尽管微软AI业务年化收入达370亿美元,但主要来自为OpenAI等公司提供算力,赚的是基础设施的钱。其直接面向用户的Copilot市场份额却在下滑,用户活跃度不高,微软面临“赚钱但不是主角”的困境。 为此,微软将战略重心转向企业市场。Build大会聚焦开发者和企业,推出了AI工作站、Agent治理平台和安全容器等,旨在构建企业AI的操作系统——即管理、合规和安全运行各类AI模型的平台层。纳德拉押注:当模型本身日益成为可替换的基础设施时,控制企业AI的管理平台将成为新的制高点。 其深层焦虑在于,随着OpenAI和Anthropic筹备上市并获得独立算力,它们对Azure的依赖将降低,可能动摇微软的AI收入根基。因此,微软必须抢在盟友完全独立前,构筑更深层的、不可替代的企业服务生态,以避免从AI时代的驾驶员再次沦为旁观者。

marsbit10小时前

微软很怕被AI巨头架空

marsbit10小时前

CPU,悄悄回到了AI算力的舞台中央

过去三年,AI算力的焦点几乎全在GPU上,CPU长期被视为次要的“配套”角色。然而,2026年起,这一叙事开始出现变化。英特尔推出至强6+处理器,强调其在AI基础设施中作为“控制平面”的角色,负责编排、并发与数据流动,而非仅仅是GPU的辅助。 这种转变源于AI工作负载的变化。早期重心是高度并行的大模型训练,GPU占绝对主导。但随着AI进入推理与智能体时代,工作负载转变为部署已训练模型到实际业务中,涉及大量任务调度、多模型协作、并发请求处理和数据流管理。这类编排任务GPU并不擅长,反而成为了新的系统瓶颈。因此,CPU在处理这些“周边算力需求”上变得至关重要。 至强6+的产品定义反映了这一判断:它采用高密度能效核设计,核心数多达288个,重点追求多任务并发吞吐能力,而非传统意义上的单核峰值性能。这瞄准了智能体AI所需的高密度、高能效工作负载。 然而,CPU的“回归”并非英特尔一家之事,也面临多重挑战:英伟达通过Grace CPU等方案试图整合CPU角色;主要云厂商纷纷自研高能效ARM架构CPU;同时,至强6+所依赖的Intel 18A制程也需在良率、性能上与台积电N2等竞争。 总而言之,随着AI从集中训练迈向大规模智能体部署,负责系统编排和数据流动的CPU价值被重新发现和定义。虽然CPU回归AI算力核心舞台的趋势已现,但最终由哪家厂商主导这场回归,答案仍未可知。

marsbit11小时前

CPU,悄悄回到了AI算力的舞台中央

marsbit11小时前

当 Google 也要“印股票”造 AI,高估值 Neocloud 的叙事被谁打破了?

近日,Google宣布自2005年以来首次股权融资,计划募集800亿美元。此举并非单纯扩大AI基建产能,而是旨在挑战Nvidia GPU在AI算力市场的主导地位。通过三个连贯动作——发布新一代TPU芯片并向第三方销售、与黑石成立合资公司提供算力服务、启动大规模股权融资——Google正以TPU为核心,同时推进自建数据中心、出售芯片和进军云算力服务,试图重塑算力市场格局。 分析指出,此次融资中仅约500亿美元将直接用于AI基建,其余部分用于覆盖股权激励等行政支出。Google此举反映出其AI资本需求已巨大到必须动用股权工具。相比之下,微软因自研芯片进展缓慢,深度依赖以Nvidia GPU为核心的Neocloud服务商(如CoreWeave、Nebius、IREN),而Google凭借自研TPU,选择了一条自建加对外扩张的差异化路径。 Neocloud“三剑客”短期虽手握大量已锁定GPU合同,现金流无忧,但长期估值叙事已受冲击。其高估值依赖的“AI算力供不应求、Nvidia GPU唯一、大厂自建跟不上”三大前提正被动摇。其中,CoreWeave与Nvidia深度绑定,转型空间最小;Nebius技术栈相对灵活;而由矿商转型的IREN因估值较低、合同扎实,反而显得更稳健。 市场结构正在转变:前沿AI公司开始采用多芯片栈,大厂技术路线分化,资金成本差距将影响长期竞争力。Google以低成本资金入场,若其TPU生态扩张顺利,可能重塑市场格局。后续需关注Google与黑石合资项目的产能落地、TPU能否赢得更多大客户(如Meta、xAI),以及微软会否转向TPU。这些动向将决定Neocloud厂商的未来。

marsbit14小时前

当 Google 也要“印股票”造 AI,高估值 Neocloud 的叙事被谁打破了?

marsbit14小时前

黄仁勋 2026 GTC Taipei 演讲:AI 代理人时代来临,计算就是收入

在2026年GTC台北大会上,英伟达CEO黄仁勋宣布AI已进入“代理人”时代,AI从生成内容转变为能实际工作的利润与GDP创造者。其核心观点包括: 1. **AI代理人时代到来**:AI的计算模式发生根本改变,以“大语言模型+代理人框架”为核心的全新系统能理解、推理、规划并使用工具完成实际任务,每家公司都将成为运行代理人的公司。 2. **计算即收入**:在此模式下,AI生成的Token(计算单元)直接转化为收入和利润。AI工厂的经济核心是最大化每瓦电力产生的Token(收入),因此基础设施的吞吐量和能效至关重要。 3. **发布Vera Rubin系统**:英伟达推出史上最雄心勃勃的工程——Vera Rubin。它并非单一芯片,而是为运行代理人而设计的端到端完整系统,标志着英伟达从GPU公司、系统公司进一步转型为AI基础设施公司。 4. **推出Vera CPU**:首款专为AI代理人设计的CPU。代理人要求极低延迟和极高响应速度,Vera CPU强调顶级的单线程性能、每时钟指令数(IPC)和系统带宽,以满足代理人“没有耐心”的计算需求。 5. **与微软重新定义PC**:英伟达与微软合作推出新一代Windows PC产品线(桌面、笔记本、工作站),将代理式计算模式延伸至个人设备。新的PC操作系统将是传统系统与大语言模型的结合,应用程序将被“代理人运行时”取代。 6. **布局物理AI**:宣布了用于物理AI和机器人基础模型的Cosmos 3、用于自动驾驶的开放模型Alpamayo 2,以及完整的人形机器人技术栈与参考平台Isaac GR00T。这些系统遵循与云端代理人相同的“模型-框架-工具-运行时”模式。 **总结**:黄仁勋指出,过去六个月计算机行业因“有用AI”的实现而被彻底改变。未来十年,这种代理式计算模式将统一应用于云端、企业、PC、机器人及各类边缘设备。英伟达通过提供从芯片、系统到完整基础设施的全栈解决方案,旨在帮助客户建设高利润的AI工厂。对台湾供应链而言,AI工厂的交付效率、功耗控制及全栈协同能力将成为关键增长动力。

marsbit18小时前

黄仁勋 2026 GTC Taipei 演讲:AI 代理人时代来临,计算就是收入

marsbit18小时前

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